物理学界眩晕瘫坐，AI自主攻克理论物理的重大难题

► 文 观察者网心智观察所

2026年9月25日，AI终于向理论物理伸出了它的魔爪。理论物理学家马特·冯·希佩尔在自己的科学博客上公开向人工智能研发机构下了一道战书。他挑了自己曾深耕其中的粒子散射振幅领域，提出一道极耗算力、学界多年未能逾越的计算高峰，要求各家机构在普通学者承受得起的预算之内，将四重超对称杨-米尔斯理论推进到9圈的精度。令他万万没有想到的是，仅仅过了1个月，来自Anthropic机构的研究团队便发来邮件，宣布Claude在没有人类干预的情况下独立攻破了这个9圈计算难题。这项成果随后得到了斯坦福大学国家加速器实验室专家的复核验证，在全球理论物理学界激起千层浪。

微观世界的终极数独与粒子玩具

物理学家之所以让粒子以接近光速的速度在大型强子对撞机中对撞，最想知道的事情只有一个：这堆粒子碰在一起后，会以多大的概率分裂、复合或者弹跳成某种特定的产物。描述这种碰撞概率的工具，就是散射振幅。如果理论预测的振幅数值与实验测得的对撞结果完全一致，说明人类现有的物理理论坚如磐石；一旦两者出现微小的偏差，可能暗示着宇宙深处隐藏着全新的未知粒子，甚或是解开暗物质与宇宙反物质失踪之谜的钥匙。

在量子场论里，粒子之间的相互作用千变万化，物理学家必须引入微扰展开，把复杂的碰撞过程拆解为逐阶修正，其中的每一阶修正都被形象地称为一个圈。0圈代表最简单、最直接的相互碰撞，而随着圈数增加，粒子在碰撞瞬间借由虚粒子不断产生与湮灭的过程就被层层包裹进来。每增加1个圈，涉及的数学积分与物理可能性就会呈指数级爆炸。圈数越多，计算结果就越逼近大自然的真实面貌，然而，需要付出的算力却是连超级计算机都吃不消的。在大多数关于高能粒子的计算中，学者们往往只能停留在2圈或3圈的水平，最高不过5圈。

为了打造更加强大的数学工具，物理学家常常会退一步，在一个极度理想化的玩具宇宙中进行试验。这个数学试验场就是四重超对称杨（杨振宁）-米尔斯理论。人类已知的强相互作用、弱相互作用以及电磁力这3种基本相互作用，都可以由杨-米尔斯理论来统一描述。真实的微观世界充满参差，而超对称假设则为每一个已知粒子都安排了具有相同电荷的伙伴粒子。在四重超对称的设定下，每一个粒子都被赋予了4个超对称伙伴。

如此繁多的虚构粒子虽然脱离了现实世界，却给数学结构赋予了惊人的对称之美。不同粒子之间的繁琐项相互抵消，使得海量的变量被简化为极其精炼的组合，使之它成为理论物理学者测试计算极限的理想试验田，只要一种新算法能在四重超对称理论里走通，未来就有望被改良并应用到真实的粒子物理前沿中来。

面对这个理论中的高圈难题，学者们发明了自举法。传统的计算方式需要老老实实画出每一张粒子相互作用图，并求解海量积分，自举法则彻底绕开了这个笨办法。研究者根据物理学基本守恒定律和数学对称性，提前推测出最终答案应该具备的外在特征，把所有可能出现的数学函数构造成一个特殊的符号字母表。如同解一道数独谜题：先在格子里填满所有可能的数字组合，然后利用各种已知边界条件、其他近似理论的预测规则以及内在的对称性约束，逐一把不合逻辑的选项划掉。只要筛选规则足够完备，最终网格里只会剩下唯一一个能够满足所有检验的答案。

在此之前，斯坦福大学国家加速器实验室的兰斯·狄克逊教授耗费多年心血，曾凭自举法和一种叫做形状因子的关联物理量，艰难完成了8圈振幅的推导。在学界普遍的预期中，向9圈迈进意味着算力与代数复杂度的再次暴涨，单凭常规的计算程序，在现有的学术资源下，几乎无法完成。

放手去做的指令与96个计算核心

戏剧性的转折发生在公开战书发布后的几周之内。Anthropic的两名物理学家利亚姆·菲茨帕特里克与悉达思·米什拉-夏尔马在博客上读到了这道考题。他们并没有动用造价数百万美元的算力集群，他们打开了一套面向科研任务的外壳调用架构平台。

这套系统能够通过结构化的规则引擎对大语言模型进行约束与自我纠错，从而使其胜任严谨的科学探索。研究人员首先询问Claude：对哪个未解难题最有把握？模型选定了四重超对称杨-米尔斯理论下的9圈6粒子平面振幅。接下来，人类研究员所做的操作简单到爆。他们只向模型输入了一行明确的任务描述，然后留下了一条颇有生活气息的指令：我要去睡觉了，几个小时之内都无法回复，请保持运算直到我叫停，每隔4至6小时向我汇报一次工作进度。

接收到指令的Claude展现出惊人的工程执行力。面对极其精微复杂的物理自举流程，任何一步代码缩进错误或者微小的代数疏漏都会导致全盘崩溃，而学术论文又往往会省略大量枯燥繁杂的底层工程细节。Claude凭借对公开文献物理逻辑的深刻消化，完全从零开始编写了完整的计算脚本。

它选用派森计算机编程语言，调用了开源的符号计算扩展包，有条不紊地搭起一套完整的自举检验与消除流程。整个求解任务被分配到96个普通的中央处理器核心上，持续运行了大约1周时间。在运算的后半段，Claude甚至采取了双保险策略，除了硬碰硬地用传统自举法解出振幅之外，还通过计算难度相对较低的形状因子构建了第二条独立的推导路径，两条路径最终交汇于同一个完全吻合的解。

根据统计，驱动96个中央处理器运算1周的实际电力与服务器成本只有区区100美元左右，即便算上持续调用大语言模型的接口开销，整个项目的总账单也只有1000至2000美元。这笔支出完全在一个普通大学课题组日常经费的可承受范围之内。曾经让几代高能理论学者望而却步的9圈计算，就这样在无人值守的深夜被一行行自动生成的代码悄然瓦解。

两周之内的双重撞车与巧合验证

研究团队拿着9圈的符号解找到兰斯·狄克逊教授请求验证，这位在此领域钻研数十年的权威学者大受震撼。自2023年完成8圈计算以来，狄克逊团队一直将9圈视为下一步攻坚的长远目标，由于直接计算振幅过于艰深，他们原本打算曲线救国，先去攻克稍微容易一些的形状因子。

狄克逊教授花费了整整两周时间，利用团队积累的检验工具对Claude递交的代码和最终结果进行了严密复核。复核的结果令人惊叹：Claude的计算结果完全正确。面对被机器抢先冲线的局面，狄克逊教授坦言自己并不沮丧，因为Claude在求解时完整吸收并遵循了人类学者在2019年和2023年论文中开辟的研究方法，甚至在输出最终答案时，还极其体贴地采用了与学者们完全相同的排版格式。在狄克逊看来，这台机器对经典物理论文深层架构的理解，超越了除论文原作者之外的绝大多数人类学者，模型的成功反倒印证了人类研究路线的远见。

就在狄克逊教授验证Claude计算结果的同时，来自中国科学院高能物理前沿领域的何颂研究团队也传来了捷报。何颂团队几乎在同一时期独立算出了9圈振幅中的关键结构：符号。中国团队同样借助了前沿人工智能工具的辅助来处理海量代数约束，但整个推演的顶层框架依然由经验丰富的人类研究员主导把控。

在短短两周之内，原本沉寂多年的物理难题同时被人机结合的团队与自主运行的机器代理分别突破。学术撞车非但没有引发争议，反而促成了一段佳话。根据学术界的共识，狄克逊教授、何颂教授及其合作者将共同拥有这些物理成果的论文发表权，他们将在学术期刊上对9圈振幅背后蕴含的微观数学规律进行深度的物理诠释，为后来的研究者铺平道路。Claude在这场物理攻坚战中的使命，至此圆满画上了句号。

低垂果实还是科研黎明

在长达1周的复杂推理中，面对成千上万个极易出错的代数节点，Claude在外壳架构的支撑下独立走完了全流程，没有出现任何致命的推导幻觉。短短几年之前，AI在理论物理领域的表现还像一个步履蹒跚的初学者，只能在人类手把手的教导下处理一些零碎的习题；到了2026年的今天，它已能沉着接管高难度的前沿推导。

这种转变促使理论物理学者重新审视自己在这门学科中的位置。如果一台机器无需多少成本即可在几天之内攻克多年不曾攻克计算难题，替人类荡除计算上的荆棘，物理学家是否可以重新将精力投入到颠覆性的思想上来。

来源|心智观察所